小红书一键发布每日AI大事件

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

连接xiaohongshu-mcp服务,通过自然语言运营小红书账号,或设置定时任务,Skill根据设定每日发布一篇文章。包含去重功能,防止发送重复笔记

一句话选型结论

按资料字段整理

小红书一键发布每日AI大事件是内容创作类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类内容创作 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_505762cd/xhs-ai-post
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

内容创作
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_505762cd仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791731197
正文体量13.4 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在内容创作场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
小红书一键发布每日AI大事件当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

13.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

AI 开源情报站 → 小红书图文一键发布

账号定位(运营基调)

  • 人设:AI 工具情报站 / 数码效率达人——"每天帮你盯 GitHub 和 AI 圈的侦察兵",朋友安利口吻、数据说话、不端着。
  • 目标人群:18–30 岁职场人、学生、开发者;痛点是信息过载、效率焦虑、怕错过新工具。
  • 差异化:只发"有出处、可验证、真上手"的 AI 情报——新闻/模型必带来源,仓库必带 star 数与仓库地址,教程必带真实命令。
  • 内容配比:70% 干货价值(教程 + 清单 + Top5 + 博客解读)+ 20% 热点速报 + 10% 人设互动;稳定更新 > 爆发式更新。

每周内容日历(固定节奏)

星期 内容类型 数据源 建议发布时间
周一 AI 新闻 + 模型发布速报 llm-stats.com/ai-news、llm-stats.com/llm-updates 12:00–13:00 或 19:00–21:00
周二 今日 GitHub 涨星最多 AI 仓库(用户测评) GitHub Trending daily 19:00–21:00
周三 5 款 GitHub 效率工具 GitHub Trending / 收藏夹 12:00–13:00
周四 Hugging Face 最新博客解读 huggingface.co/blog 12:00–13:00
周五 本周 GitHub 热度 Top5 GitHub Trending weekly 12:00–13:00

工作日日更 5 篇,周末复盘并备下周选题。涉及 GitHub 仓库的内容(周二/周三/周五)必须先查发布台账,跳过已发布仓库。

通用生产流程

选材(先查发布台账,跳过已发布仓库)→ 提取信息(写 UTF-8 JSON 数据文件)→ 撰写文案 → 生成配图 → 通过 xiaohongshu-mcp 发布 → 登记发布台账 → 黄金 2 小时互动 → 数据复盘。以下按内容类型拆解。

排版与配图基准(必读)

参考笔记:http://xhslink.cn/o/2HFSGw2XoUm(《✨本周Github最火AI热门项目,第一名狂揽5w🌟》)。所有配图按此风格:

  • 尺寸:1080x1440 竖版;浅灰底 + 白色圆角卡,顶部红色/绿色横幅写英文栏目头与日期,底部页脚写栏目英文名。
  • 配色:红 (229,57,53) 用于排名/强调,绿 (9,99,73) 用于增长数字/要点,白底、浅灰底 (242,244,239)。
  • 卡片要素:编号徽章(01/新闻 01/模型 01)、大标题、要点列表(绿色圆点)、数据框(如 star 数)、仓库/来源链接(蓝色等宽字体)。
  • 文案排版:标题 = 钩子 + 悬念/数字;正文逐条编号(如 [拔草R]01 ...),每条之间空行;话题 5–8 个统一放 tags 参数。

周一 · AI 新闻 + 模型发布速报

  • 数据源:
  • 新闻:https://llm-stats.com/ai-news —— 取最新 3 条,每条提取标题、概述(1–3 句)、来源、日期、链接;
  • 模型发布:https://llm-stats.com/llm-updates —— 取最新 AI Model Releases 列表,逐个概括更新内容(名称、机构、类别、更新要点 2–4 条、链接)。
  • 文案:标题 = 钩子 + 数量(如"AI圈今天炸了🔥3条重磅+5个新模型");正文 = 总起一句 → 新闻 01/02/03 概述 → 模型更新逐一概括 → 互动提问("哪个新模型你最想试?")。
  • 配图:--template news --news-json news.json --models-json models.json。前 3 张为新闻卡(标题 + 概述 + 来源),后续每张介绍一个模型更新,张数 = 拉取到的模型数。
  • 发布后:无需登记仓库。

周二 · GitHub 今日涨星最多 AI 仓库(用户测评)

  • 选题:读 GitHub Trending daily(https://github.com/trending?since=daily),找当天涨星最多的 AI 相关仓库 1 个;README 完整、安装方式主流。先运行 python scripts/repo_ledger.py --check owner/repo,已发布过则换候选。
  • 记录:full_name / desc(一句话简介)/ today_stars(今日涨星)/ total_stars(总 star)/ url / summary(按 README 标题归纳的要点 3–5 条)/ usage(使用方法 3–5 条)/ code(2–4 条真实命令)/ review(你的测评观点)。
  • 文案:以用户测评角度主观编写:为什么盯上它 → 上手体验 → 优缺点/真实感受(数据+吐槽都行)→ 互动提问;标题 = 钩子 + star 数字(如"今天涨星最快的AI仓库,我实测了一下")。
  • 配图:--template review --repo-json repo.json,固定 3 张:
    1. page1:仓库名称 + 今日涨星 + 总 star + 仓库地址;
    2. page2:功能详情;
    3. page3:使用方法(含真实命令)。
  • 发布成功后:python scripts/repo_ledger.py --mark owner/repo --title "笔记标题"。

周三 · 5 款 GitHub 效率工具

  • 选题:从 GitHub Trending + 收藏夹挑 5 款效率向 AI/开发工具,优先 star 高、README 完整、免费;用台账过滤掉已发布仓库,不足 5 个从备选补足。
  • 记录:每款 name / stars / func(一句话功能)/ features(亮点 2–3 条)/ url。
  • 文案:清单体,标题必含数字(如"打工人必备的5个效率AI工具");正文 = 总起 → 01–05 每款(名称 + star + 功能 + 仓库地址)→ 收藏引导 + 互动提问。
  • 配图:--template tools --tools-json tools.json:
  • 第 1 张 tools_list:5 款工具列表(名称 + star + 功能);
  • 后续 5 张 tool_01..05:每款详情(功能、亮点、仓库地址)。
  • 发布成功后:5 个仓库逐一 --mark。

周四 · Hugging Face 最新博客解读

  • 数据源:https://huggingface.co/blog —— 取最新一篇 blog,提取 title / author / date / summary(核心要点 4–6 条)/ takeaways(启发与应用 3–5 条)/ url。
  • 文案:标题 = 钩子 + 主题(如"HF最新博客:XXX 终于开源了");正文 = 博客背景 → 核心要点 → 我的理解与启发 → 互动提问。
  • 配图:--template hfblog --blog-json blog.json(封面 + 核心要点 + 启发与应用,共 3 张)。
  • 发布后:无需登记仓库。

周五 · 本周 GitHub 热度 Top5

  • 选题:读 GitHub Trending weekly,取本周热度前 5 的 AI 相关仓库;用台账过滤掉已发布仓库,不足 5 个从备选补足。
  • 记录:每仓 full_name / stars / weekly_stars(周增)/ func(一句话功能)/ effect(使用效果 2–3 条)/ usage(使用方法 2–3 条)/ url。
  • 文案:盘点体,标题必含数字(如"本周GitHub热度Top5,第一名狂揽XX🌟");正文 = 总起 → 01–05 每仓(名称 + star + 功能)→ 互动提问("你最想试哪个?评论区告诉我")。
  • 配图:--template weektop --repos-json repos.json:
  • 第 1 张 top5_list:5 仓列表(名称 + star + 功能);
  • 后续 5 张 repo_01..05:每仓详情(功能与效果、使用方法、仓库地址)。
  • 发布成功后:5 个仓库逐一 --mark。

文案方法论(通用)

  • 标题 ≤ 20 个中文字(含标点),必含数字或热点词;模板:数字型、清单型、悬念型、对比型、共情型。
  • 正文 ≤ 1000 字,推荐 300–500 字;黄金结构:钩子 → 核心价值 → 演示/证明 → 总结 → 互动 CTA。
  • 正文不要写 # 开头的话题标签;话题统一放 tags 参数,5–8 个,组合公式 = 1–2 泛标签(#AI #效率工具)+ 2–3 细分标签(#AI工具 #开源项目 #程序员 #AI新闻 #大模型)+ 1–2 人群标签(#打工人必备 #学生党神器)+ 1 热点标签。
  • SEO:标题埋核心词(AI工具 / 效率工具 / GitHub / 大模型 / 开源),正文自然嵌入长尾词。

防重复发布(发布台账)

  • 台账文件:data/posted_repos.json(位于技能目录;可用环境变量 XHS_LEDGER_PATH 或发布配置 ledger 字段覆盖路径)。
  • 唯一键:owner/repo(自动小写、剥离 github.com/ 前缀);同名仓库换话题角度也算重复,直接跳过。
  • 流程:选材前 --check → 候选名单 --filter 过滤 → 发布成功后 --mark(记标题、时间,有 note_id 一并记)。
  • 命令:
  • python scripts/repo_ledger.py --check owner/repo(未发布退出码 0)
  • python scripts/repo_ledger.py --list
  • python scripts/repo_ledger.py --filter --file repos.json(输出未发布仓库)
  • python scripts/repo_ledger.py --mark owner/repo --title "标题" --note-id xxxx
  • 一键发布已内置:xhs_auto_publish.py 的配置带 repos 字段时,自动查重跳过已发布仓库,发布成功后自动登记;全被跳过则输出 RESULT: SKIP_ALL_POSTED 不发布。

生成配图

  • 运行 scripts/make_note_images.py 生成 1080x1440 竖版卡片,版式由 --template 控制:news(周一)/ review(周二)/ tools(周三)/ hfblog(周四)/ weektop(周五)。
  • 通用参数:--out-dir(图片目录,建议 work/xhs_images)、--date-range(如 2026.08.13,默认今天)、--skip-ascii-check(中文目录 + HTTP 供图时必加)。
  • 各模板 JSON 输入(UTF-8):
  • news:--news-json(数组,元素 {"title","summary","source","date","url"},取前 3)+ --models-json(数组,元素 {"name","category","bullets":[...],"link"});
  • review:--repo-json(对象,{"full_name","desc","today_stars","total_stars","url","summary":[...],"usage":[...],"code":[...],"review"});
  • tools:--tools-json(数组,元素 {"name","stars","func","features":[...],"url"},取前 5);
  • hfblog:--blog-json(对象,{"title","author","date","summary":[...],"takeaways":[...],"url"});
  • weektop:--repos-json(数组,元素 {"full_name","stars","weekly_stars","func","effect":[...],"usage":[...],"url"},取前 5)。
  • 示例:
    python scripts/make_note_images.py --template weektop \ --repos-json repos.json --date-range 2026.08.10–08.14 \ --out-dir work/xhs_images --skip-ascii-check
  • 推荐方式(零授权、无人值守友好):图片生成到会话工作区,随后用本地 HTTP 服务以纯英文 URL 供图(见"发布"节),全程不需要沙箱外的英文目录。
  • 传统方式(仅当直接传本地文件路径时):输出目录必须是纯 ASCII 路径(如 D:\xhs_images),中文路径会导致 MCP 图片上传超时。

发布

  • 发布前预检(必做,避免最后一步才失败):
    1. 若是测试或验证发送过程则不发送;
    2. 服务健康:访问 http://localhost:18060/health,确认 "status":"healthy" 且版本 ≥ v2.4.3;
    3. 登录状态:运行 python scripts/publish_xhs.py --check-login(或调用 check_login_status);未登录则用 get_login_qrcode 扫码(见 references/mcp-integration.md)。
  • 推荐发布方式(零授权):写 UTF-8 的 note_config.json(note 字段 = title/content/tags/is_original/visibility;cover 字段 = 模板与数据;repos = 仓库名单,可选),运行 scripts/xhs_auto_publish.py --config note_config.json,一键完成"查重 → 预检 → 生成配图 → 本地供图 → 发布 → 登记台账 → 校验"。
  • 传统发布方式:写 UTF-8 的 JSON 参数文件(title / content / images / tags,可选 is_original、visibility、schedule_at),用 scripts/publish_xhs.py --params <file> 发布;此时 images 必须为纯 ASCII 本地路径。
  • 成功标准:返回文本含 Status:发布完成;发布成功后立即 --mark 登记(一键方式自动完成)。

必读:关键坑

完整细节见 references/mcp-integration.md,至少记住:

  1. MCP 服务地址 http://localhost:18060/mcp,版本需 ≥ v2.4.3(旧版发布报"没有找到发布 TAB")。
  2. 图片路径含中文 → 上传必超时(60s)。解法一:把图片复制到 ASCII 路径再传;解法二(推荐,零授权):本地 HTTP 服务用 http://127.0.0.1:<port>/xxx.png 纯英文 URL 供图。
  3. 中文参数禁止走 PowerShell 管道/heredoc(会转成 ?????),一律用 Python 或 apply_patch 写 UTF-8 JSON 文件。
  4. 同一账号勿多端同时登录网页版,否则 MCP 会被"踢出登录"。
  5. 运营红线:不搬运、不刷量、前 30 篇不接硬广、不频繁删文;搬运/引流会被限流甚至封号。
  6. 定时任务无人值守注意:① 发布服务必须已在运行;② 登录 cookie 过期需扫码(平台限制),任务启动先预检登录;③ 同一账号勿多任务并发,会互踢;④ 优先用零授权 HTTP 供图,避免沙箱外目录写权限卡住整个任务;⑤ 台账要落在持久化路径,定时任务与手动发布共用同一份,防止重复发布。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
小红书一键发布每日AI大事件怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_505762cd/xhs-ai-post。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

小红书一键发布每日AI大事件支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

小红书一键发布每日AI大事件权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

小红书一键发布每日AI大事件收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

小红书一键发布每日AI大事件用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。